(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號(hào)CN113227755B(65)同一申請(qǐng)的已公布的文獻(xiàn)號(hào)(30)優(yōu)先權(quán)數(shù)據(jù)(85)PCT國(guó)際申請(qǐng)進(jìn)入國(guó)家階段日(87)PCT國(guó)際申請(qǐng)的公布數(shù)據(jù)WO2020/047177EN2020.03(73)專利權(quán)人上海宜晟生物科技有限公司地址200245上海市閔行區(qū)昆陽(yáng)路1508號(hào)2田軍張?jiān)匠蓞敲鳈?quán)李星(74)專利代理機(jī)構(gòu)北京百歐知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)專利代理師吳泳歷G01N1/31(2006.01)US2018156775A1,2018.06審查員劉文芳(54)發(fā)明名稱測(cè)定準(zhǔn)確度改善本發(fā)明的一個(gè)方面是提供改善測(cè)定準(zhǔn)確度21.一種采用測(cè)定裝置改善檢測(cè)樣品中或疑似在樣品中的分析物的測(cè)定的準(zhǔn)確度的方法，其中所述測(cè)定裝置或所述測(cè)定裝置的操作各自具有隨機(jī)變化的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)，其特征在于：所述測(cè)定裝置具有樣品保持器；所述方法包含：(a)采用所述測(cè)定裝置測(cè)定分析物，包含：(i)將樣品放置到所述測(cè)定裝置中；(ii)使用所述測(cè)定裝置測(cè)量所述樣品中的分析物，產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果；(b)確定步驟(a)的所述檢測(cè)結(jié)果的可信性，包含：(i)成像，使用成像器拍攝所述樣品的至少一部分和/或所述測(cè)定裝置的至少一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像；所述圖像表示在步驟(a)中產(chǎn)生所述檢測(cè)結(jié)果時(shí)測(cè)量所述樣品的至少一部分的條件；(ii)通過(guò)使用算法來(lái)分析所述圖像和一個(gè)或多個(gè)參數(shù)來(lái)確定步驟(a)中的所述檢測(cè)結(jié)所述算法是指基于機(jī)器學(xué)習(xí)的粗結(jié)合框分割和基于圖像處理的細(xì)磨形狀確定的組合設(shè)計(jì)精細(xì)圖像分割算法；所述精細(xì)圖像分割算法包含：a)收集成像器拍攝的多個(gè)用于訓(xùn)練的樣品圖像，其包含用于測(cè)定的樣品的圖像中的待檢測(cè)對(duì)象；b)用含有用于模型訓(xùn)練的所述對(duì)象的粗結(jié)合框標(biāo)記所收集的圖像中的每一個(gè)對(duì)象；c)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型用以檢測(cè)具有含有它們的邊界框的樣品的圖像中的所述對(duì)象；d)在推斷階段，將待測(cè)定樣品的圖像作為輸入；e)應(yīng)用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)檢測(cè)所述對(duì)象并利用樣品的圖像中的邊界框定位它們；f)將含有被檢測(cè)對(duì)象的結(jié)合框所對(duì)應(yīng)的每個(gè)圖像補(bǔ)丁變換為灰色，然后用自適應(yīng)閾值化變換為二進(jìn)制；g)從背景噪聲中進(jìn)行形態(tài)膨脹和侵蝕以增強(qiáng)形狀的輪廓；h)對(duì)每個(gè)所述圖像補(bǔ)丁進(jìn)行凸輪廓分析，并使用在所述補(bǔ)丁中找到的最長(zhǎng)連接輪廓作為所述對(duì)象形狀的輪廓，以確定所述對(duì)象的圖像掩模；以及i)通過(guò)收集來(lái)自(h)的所有圖像掩模來(lái)完成圖像分割；j)利用余量△作為新的掩模來(lái)擴(kuò)大(h)中的每個(gè)檢測(cè)到的輪廓；所述△是在圖像檢測(cè)中為分割掩模所應(yīng)用檢測(cè)對(duì)象的額外余量，用于減少缺陷對(duì)相鄰k)通過(guò)收集來(lái)自j)的所有放大圖像掩模完成具有△余量的圖像分割。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟(a)中所述測(cè)量包括分析所述樣品的至少一部分和/或所述測(cè)定裝置的至少一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中(a)所述測(cè)定裝置包含一個(gè)樣品保持器，其具有用于接觸所述樣品的樣品接觸區(qū)域；(b)所述樣品放置在所述樣品接觸區(qū)域；3(c)其中所述至少一個(gè)樣品接觸區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)；(d)對(duì)所述樣品的至少一部分和所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的至少一部分的成像以用于可信性確(e)所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)包含用于監(jiān)測(cè)所述測(cè)定的操作和/或測(cè)定裝置質(zhì)量的光學(xué)性質(zhì)的結(jié)4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括當(dāng)所述可信性得分不可信時(shí)，放棄所述檢測(cè)結(jié)果并采用第二個(gè)測(cè)定裝置重復(fù)步驟(a)和(b)。5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述算法是機(jī)器學(xué)習(xí)。6.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述樣品包含具有隨機(jī)變化的參數(shù)中的至少一個(gè)。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法使用操作變量的閾值來(lái)判斷結(jié)果是否可信。8.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包含使用所述可信性得分保持或拒絕所述檢測(cè)結(jié)果的步驟。9.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述測(cè)定是使用化學(xué)反應(yīng)來(lái)檢測(cè)所述分析物的裝置。10.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述測(cè)定是免疫測(cè)定、核酸測(cè)定、比色測(cè)定、發(fā)光測(cè)11.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述測(cè)定裝置包含樣品保持器，其具有以250um或更小的間隙彼此面對(duì)的兩個(gè)板，其中所述樣品的至少一部分在所述間隙內(nèi)。12.如權(quán)利要求11所述的方法，其中所述測(cè)定裝置包含樣品保持器，其包含兩個(gè)可彼此移動(dòng)的板以及調(diào)節(jié)所述板之間的間距的間隔件，并且其中所述樣品的至少一部分在所述間隙內(nèi)。13.如權(quán)利要求3所述的方法，其中所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)中的一些是周期性布置的。17.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述樣品是不可流動(dòng)但可變形的。18.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述方法進(jìn)一步包含如果在步驟(b)中確定的值低于閾值，則丟棄在步驟(a)中生成的檢測(cè)結(jié)果的步驟。19.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述算法是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計(jì)方法或其組20.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述測(cè)定裝置包含樣品保持器，其具第一板，第二板和間隔件，其中所述第一板和所述第二板可相對(duì)于彼此移動(dòng)成不同構(gòu)造，包括開放構(gòu)造和閉合構(gòu)造；其中，所述開放構(gòu)造，其中兩個(gè)板是部分或完全分開的，板之間的間距不由間隔件調(diào)4其中閉合構(gòu)造是在樣品沉積在開放構(gòu)造中之后配置的；在所述閉合構(gòu)造中，樣品的至少一部分被兩個(gè)板壓縮成厚度均勻的層并且相對(duì)于板是停滯的，其中層的均勻厚度是由兩個(gè)板的樣品接觸區(qū)域限定的并且是由兩板和間隔件調(diào)節(jié)的。21.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法采用具有訓(xùn)練集的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述訓(xùn)練集使用具有所述樣品中的分析物的操作變量。22.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法使用查找表來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述查找表含有具有所述樣品中的分析物的操作變量。23.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中使用具有所述樣品中的分析物的操作變量來(lái)訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)24.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法、查找表或神經(jīng)工作來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述算法、查找表或神經(jīng)工作包含操作變量，包括所述樣品的所述部分的圖像中的氣泡和/或灰塵的條件。25.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在步驟(b)(i)-(b)(ii)中，所述算法使用機(jī)器學(xué)習(xí)，所述機(jī)器學(xué)習(xí)確定結(jié)果是否可信，使用算法、查找表或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定所述樣品的所述部分的圖像中的氣泡和/或灰塵的操作變量。26.根據(jù)權(quán)利要求20所述的方法，其中(i)所述裝置還包含監(jiān)測(cè)標(biāo)記；(ii)所述裝置還包括監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)與成像處理方法一起在算法中用作參數(shù)，其(1)調(diào)節(jié)所述成像，(2)處理所述樣品的圖像，(3)確定與微特征相關(guān)的性質(zhì)，或(4)上述的任何組合；(iii)所述裝置還包括監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)與步驟(b)一起用作參數(shù)；(iv)所述裝置還包括監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，其中所述間隔件是所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，其中所述間隔件具有等于或小于200微米的均勻的高度，和固定的間隔件間距(ISD);或(v)所述裝置還包括監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)用于估計(jì)TLD(真實(shí)側(cè)向尺寸)和真實(shí)體積估計(jì)。27.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含用于基于圖像的測(cè)定的圖像分28.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含在基于圖像的測(cè)定中的聚焦檢29.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含樣品中分析物分布的均勻性。30.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含分析和檢測(cè)樣品中聚集分析物。31.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含分析所述樣品中的所述樣品的圖像中的干紋理。32.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含分析所述樣品中的缺陷。33.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含對(duì)相機(jī)參數(shù)和條件的校正，包括34.如權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(b)進(jìn)一步包含具有基于直方圖的運(yùn)算、基于卷5a)使用成像器拍攝所述樣品保持器上的感興趣區(qū)域(AoI)上的樣品的圖像以用于測(cè)b)將來(lái)自(b)的由所述成像器拍攝的樣品的圖像分割成大小相等且非重疊的子圖像補(bǔ)c)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以對(duì)每個(gè)圖像補(bǔ)丁進(jìn)行分析物d)將構(gòu)建的子圖像補(bǔ)丁的分析物濃度按升序排序，確定其25%分位數(shù)Q1和75%分位數(shù)e)用基于四分位距的置信度度量確定樣品圖像中分析物的均勻性：置信度-IQR=(Q3-Q1)/(Q3+Q1);以及f)如果來(lái)自(e)的置信度-IQR超過(guò)某閾值則報(bào)告誤差或缺陷并且測(cè)定結(jié)果是不可信b)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以進(jìn)行干紋理檢測(cè)和分割-以檢測(cè)干紋理面積并確定與覆蓋那些樣品圖像的AoI中的干紋理面積的分割輪廓掩模相關(guān)聯(lián)的c)確定AoI中干紋理面積與AoI的面積之間的面積比：AoI中干紋理面積比=AoI中干紋d)如果來(lái)自(c)的AoI中干紋理面積比超過(guò)特定閾值，則報(bào)告指示誤差或37.根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其中AoI中干燥紋理面積的比率的閾值為10%、15%、30%、50%或任意兩者之間的值。38.根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其中AoI中氣泡間隙面積的閾值為10%、15%、30%、50%或任意兩者之間的值。使用成像器拍攝所述樣品保持器上感興趣區(qū)域(AoI)的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；b)使用訓(xùn)練過(guò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推理，以檢測(cè)和分割頂部有分析物的監(jiān)控結(jié)構(gòu)，以根據(jù)AoI中的分割輪廓掩模確定與檢測(cè)到的監(jiān)控結(jié)構(gòu)相關(guān)的AoI中柱子c)確定AoI中柱上分析物面積與AoI的面積之間的面積比：AoI中分析物面積比=AoI中d)如果來(lái)自(c)的AoI中柱上分析物面積比超過(guò)特定閾值則報(bào)告指示誤差或缺陷并且測(cè)定結(jié)果是不可信的，其中所述閾值得自訓(xùn)練/評(píng)估數(shù)據(jù)或得自支配分析物分布的物理規(guī)641.根據(jù)權(quán)利要求39所述的方法，其中對(duì)于基于圖像的分析中成像儀拍攝的樣本圖像的檢測(cè)和分割是基于圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)或圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的組合。42.根據(jù)權(quán)利要求39所述的方法，進(jìn)一步包含監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)，其內(nèi)置在所述樣品保持器內(nèi)，所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)柱被應(yīng)用為可檢測(cè)的錨，以使得真實(shí)橫向尺寸或視場(chǎng)(FoV)的估計(jì)面對(duì)顯微成像中的失真是準(zhǔn)確的。43.根據(jù)權(quán)利要求39所述的方法，其中所述樣品保持器的監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)具有在所述樣品保持器中具有規(guī)定的周期性分布的一些構(gòu)造，以使在真實(shí)橫向尺寸(TLD)或視場(chǎng)(FoV)估計(jì)中作為錨的監(jiān)視標(biāo)記的檢測(cè)和定位可靠和魯棒。44.根據(jù)權(quán)利要求39所述的方法，還包括根據(jù)樣本輸入圖像的非重疊子圖像塊檢測(cè)和表征基于圖像的分析中的異常值，并且在分析過(guò)程中異常值的檢測(cè)基于非參數(shù)方法、參數(shù)方法以及兩者的結(jié)合。45.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述算法包含機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中所述訓(xùn)練包含(i)用訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)調(diào)整超參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)，直到模型在評(píng)估和測(cè)試數(shù)據(jù)上達(dá)到滿意的性能；以及(ii)使用所述訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)執(zhí)行推斷。7[0001]相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用[0002]本申請(qǐng)要求于2018年8月28日提交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)第62/724,025號(hào)和于2018年10月5日提交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)第62/742,247號(hào)的優(yōu)先權(quán)權(quán)益，其內(nèi)容通過(guò)引用整體并入本文。本文提及的任何出版物或?qū)＠墨I(xiàn)的全部公開內(nèi)容通過(guò)引用整體并入。技術(shù)領(lǐng)域[0003]其中，本發(fā)明涉及進(jìn)行生物學(xué)和化學(xué)測(cè)定的裝置和方法，特別涉及當(dāng)使用簡(jiǎn)單的裝置和有限的資源設(shè)置進(jìn)行測(cè)定時(shí)如何改善測(cè)定的準(zhǔn)確度和可靠性。背景技術(shù)[0004]在測(cè)定來(lái)自受試者(例如人)的樣品中的生物標(biāo)記物以診斷障礙或疾病時(shí)，測(cè)定的準(zhǔn)確度是必要的。錯(cuò)誤的結(jié)果可能對(duì)對(duì)象有害。傳統(tǒng)上，測(cè)定的準(zhǔn)確度通過(guò)“完美的方案范需要開發(fā)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的系統(tǒng)和方法，其包含各自具有隨機(jī)誤差的至少一個(gè)參數(shù)。發(fā)明內(nèi)容[0005]以下簡(jiǎn)要概述并不旨在包括本發(fā)明的所有特征和方面。[0006]本發(fā)明的一個(gè)方面是提供改善測(cè)定準(zhǔn)確度的系統(tǒng)和方法，所述測(cè)定包含各自具有隨機(jī)誤差的至少一個(gè)參數(shù)。除了對(duì)樣品中的分析物的測(cè)定生物化學(xué)測(cè)量之外，還通過(guò)檢查測(cè)定的可信性來(lái)改善準(zhǔn)確度。[0007]本發(fā)明的另一方面是提供通過(guò)使用分布在樣品內(nèi)部的監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的系統(tǒng)和方法，所述測(cè)定包含各自具有隨機(jī)誤差的至少一個(gè)參數(shù)。[0008]本發(fā)明的另一方面是提供通過(guò)使用監(jiān)測(cè)在測(cè)定中使用的樣品的可信性來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的系統(tǒng)和方法，所述測(cè)定包含各自具有隨機(jī)誤差的至少一個(gè)參數(shù)。[0009]在一些實(shí)施例中，如圖1所示，本發(fā)明提供了一種用于改善檢測(cè)樣品中或疑似在樣品中的分析物的測(cè)定的準(zhǔn)確度的方法，其中所述測(cè)定的裝置或操作具有各自具有隨機(jī)變化的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)，所述方法包含：(a)使用所述測(cè)定在含有或疑似含有所述分析物的所述樣品中檢測(cè)所述分析物，其中所述檢測(cè)包含：(i)將所述樣品放置到所述測(cè)定裝置中；以及(ii)使用所述測(cè)定裝置檢測(cè)所述分析物，產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果；以及(b)確定步驟(a)中的檢測(cè)結(jié)果的可信性，包含：(i)使用成像器拍攝所述樣品的至少一部分和/或所述測(cè)定裝置的至少一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像，其中所述圖像基本上表示在步驟(a)中產(chǎn)生所述檢測(cè)結(jié)果時(shí)測(cè)量所述樣品的所述至少一部分的條件；以及(ii)通過(guò)使用算法來(lái)分析所述圖像確定步驟(a)中的所述檢測(cè)結(jié)果的可信性并生成可信性得分，其中所述算法包含將所述一個(gè)或多個(gè)圖像與訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并且其中所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含所述一個(gè)或多個(gè)參數(shù)之一的隨機(jī)變化和/或所述測(cè)定的準(zhǔn)確度對(duì)所述一個(gè)或多個(gè)參數(shù)的隨機(jī)變化的統(tǒng)計(jì)響應(yīng)；以及(c)報(bào)告檢8品的至少一部分和所述測(cè)定裝置的至少一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像；(c)分析所述一個(gè)或多多個(gè)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)；(b)使用成像器拍攝所述樣品的至少一部分和所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的至少一部分結(jié)果；以及(d)使用用于分析所述一個(gè)或多個(gè)圖像的算法來(lái)確定所述檢測(cè)結(jié)果的可信性并或多個(gè)圖像，其中所述圖像基本上表示在步驟(a)中產(chǎn)生所述檢測(cè)結(jié)果時(shí)測(cè)量所述樣品的所述至少一部分的條件；以及(ii)通過(guò)使用第一算法來(lái)分析所述圖像來(lái)確定步驟(a與訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并且其中所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含所述一個(gè)或多個(gè)參數(shù)之一的隨機(jī)變化和/或所述測(cè)定的準(zhǔn)確度對(duì)所述一個(gè)或多個(gè)參數(shù)檢測(cè)結(jié)果，則使用不同的測(cè)定裝置重復(fù)步驟(a)、(b)、(c);否則進(jìn)入步驟(e);(e)通過(guò)使用第二算法分析在步驟(e)之前生成的所有檢測(cè)結(jié)果和所有圖像來(lái)確定平均檢測(cè)結(jié)果和平均9[0015]在一些實(shí)施例中，測(cè)定裝置具有用于接觸所述樣品的至少一個(gè)樣品接觸區(qū)域，并且其中所述至少一個(gè)樣品接觸區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)；其中所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)包含用于監(jiān)測(cè)所述測(cè)定的操作和/或測(cè)定裝置質(zhì)量的光學(xué)性質(zhì)的結(jié)構(gòu)，并且其中所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含所述監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)。[0016]在一些實(shí)施例中，樣品包含具有隨機(jī)變化的參數(shù)中的至少一個(gè)。[0017]在一些實(shí)施例中，樣品包含具有隨機(jī)變化的參數(shù)中的至少一個(gè)，其中所述參數(shù)包[0018]在一些實(shí)施例中，樣品包含具有隨機(jī)變化的參數(shù)中的至少一個(gè)，其中所述參數(shù)包[0019]在一些實(shí)施例中，方法進(jìn)一步包含使用所述可信性得分保持或拒絕所述檢測(cè)結(jié)果的步驟。[0020]在一些實(shí)施例中，測(cè)定是使用化學(xué)反應(yīng)來(lái)檢測(cè)分析物的裝置。[0021]在一些實(shí)施例中，測(cè)定是免疫測(cè)定、核酸測(cè)定、比色測(cè)定、發(fā)光測(cè)定，或其任何組合。[0022]在一些實(shí)施例中，測(cè)定裝置包含以間隙彼此面對(duì)的兩個(gè)板，其中所述樣品的至少一部分在所述間隙內(nèi)。[0023]在一些實(shí)施例中，測(cè)定裝置包含QMAX,其包含兩個(gè)可彼此移動(dòng)的板以及調(diào)節(jié)所述板之間的間距的間隔件。[0024]在一些實(shí)施例中，監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)中的一些是周期性布置的。[0028]在一些實(shí)施例中，樣品是不可流動(dòng)但可變形的[0029]在一些實(shí)施例中，方法進(jìn)一步包含如果在步驟(b)中確定的值低于閾值，則丟棄在步驟(a)中生成的檢測(cè)結(jié)果的步驟。[0030]在一些實(shí)施例中，方法進(jìn)一步包含如果在步驟(b)中確定的值低于閾值，則丟棄在步驟(a)中生成的檢測(cè)結(jié)果的步驟。[0031]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于改善具有一個(gè)或多個(gè)不可預(yù)測(cè)且隨機(jī)的操作條件的測(cè)定的準(zhǔn)確度的設(shè)備，包含：(1)檢測(cè)裝置，其檢測(cè)樣品中的分析物以產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果，其中所述樣品含有或疑似含有所述分析物；(2)檢查裝置，其檢查由所述檢測(cè)裝置生成的特定檢測(cè)結(jié)果的可信性，包含：(i)成像器，其能夠獲取(1)所述樣品的一部分和/或(2)所述檢測(cè)儀器的圍繞所述樣品的所述部分的一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像，其中所述圖像基本上表示在步驟(a)中產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果時(shí)所述樣品的所述部分被測(cè)量的條件；以及(ii)計(jì)算單元，其具有能夠分析在步驟(b)(i)中拍攝的圖像中的特征以確定檢測(cè)結(jié)果的可信性的算法；(c)如果步驟(b)確定檢測(cè)結(jié)果是不可信的，則丟棄步驟(a)中產(chǎn)生的檢測(cè)結(jié)果；其中步驟(a)具有一個(gè)或多個(gè)不可預(yù)測(cè)且隨機(jī)的操作條件。[0033]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供一種用于測(cè)定具有一個(gè)或多個(gè)具有隨機(jī)變化的操作條件的樣品的方法，包含：(a)提供含有或疑似含有分析物的樣品；(b)將所述樣品沉積到固體表面上；(c)在步驟(b)之后，測(cè)量所述樣品以檢測(cè)分析物并產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果，其中所述結(jié)果可在執(zhí)行測(cè)定時(shí)受到一個(gè)或多個(gè)操作條件的影響，并且其中所述操作條件是隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的；(d)對(duì)在步驟(c)中測(cè)量所述樣品中的分析物所在的樣品區(qū)域/體積的一部分進(jìn)行成像；以及(e)通過(guò)分析在步驟(d)中生成的一個(gè)或多個(gè)圖像中示出的一個(gè)或多個(gè)操作條件來(lái)確定在步驟(c)中測(cè)量的結(jié)果的誤差風(fēng)險(xiǎn)概率。[0034]在一些實(shí)施例中，如果步驟(e)確定在步驟(c)中測(cè)量的結(jié)果具有高誤差風(fēng)險(xiǎn)概[0035]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于在一個(gè)或多個(gè)操作變量下測(cè)定樣品中存在的分析物的裝置，包含：(a)固體表面，其具有用于接收樣品薄層的樣品接觸區(qū)域，所述樣品包含待測(cè)量的分析物；(b)成像器，其被配置為對(duì)所述樣品接觸區(qū)域的測(cè)量所述分析物的部分進(jìn)行成像；以及(c)非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其具有指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)通過(guò)分析在所述部分樣品的圖像中顯示的操作變量來(lái)執(zhí)行所述測(cè)定結(jié)果的可信性的確定。[0036]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于測(cè)定具有一個(gè)或多個(gè)操作變量的樣品的方法，包含：(a)在第一板和第二板之間沉積含有分析物的樣品；其中所述樣品夾在基本上平行的所述第一板和所述第二板之間；(b)測(cè)量包含在所述樣品中的所述分析物以產(chǎn)生結(jié)果，其中所述測(cè)量涉及一個(gè)或多個(gè)隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的操作變量；(c)對(duì)所述第一板和所述第二板的區(qū)域部分成像以產(chǎn)生圖像，其中所述區(qū)域部分含有所述樣品并且測(cè)量包含在所述樣品中的所述分析物；以及(d)通過(guò)分析在含有樣品的區(qū)域部分的圖像中示出的操作變量來(lái)確定在步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是否可信。[0037]在一些實(shí)施例中，如果步驟(d)中的分析確定步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是不可信的，則丟棄所述結(jié)果。[0038]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于測(cè)定具有一個(gè)或多個(gè)操作變量的樣品的方法，包含：(a)在第一板和第二板之間沉積含有或疑似含有分析物的樣品，其中所述樣品夾在所述第一板和所述第二板之間，所述第一板和所述第二板可相對(duì)于彼此移動(dòng)成第一構(gòu)造或第二構(gòu)造；(b)測(cè)量所述樣品中的所述分析物以產(chǎn)生結(jié)果，其中所述測(cè)量涉及隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的一個(gè)或多個(gè)操作變量；以及(c)對(duì)所述樣品的測(cè)量所述分析物的區(qū)域部分成像；以及(d)通過(guò)分析在所述區(qū)域部分的圖像中示出的操作變量來(lái)確定在步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是否可信，其中所述第一構(gòu)造是開放構(gòu)造，其中兩個(gè)板是部分或完全分開的，板之間的間距不由間隔件調(diào)節(jié)，并且樣品沉積在板中的一個(gè)或兩個(gè)上，其中所述第二構(gòu)造是閉合構(gòu)造，閉合構(gòu)造是在樣品沉積在開放構(gòu)造并且通過(guò)在受力區(qū)域上施加不精確按壓力迫使板達(dá)到閉合構(gòu)造之后配置的；并且在閉合構(gòu)造中：樣品的至少一部分被兩個(gè)板壓縮成厚度非常均勻的層并且相對(duì)于板基本上是停滯的，其中層的均勻厚度是由兩個(gè)板的樣品接觸區(qū)域限定的并且是由板和間隔件調(diào)節(jié)的。11[0039]在一些實(shí)施例中，如果步驟(d)確定在步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是不可信的，則丟棄所述結(jié)果。[0040]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于測(cè)定具有一個(gè)或多個(gè)操作變量的樣品的方法，包含：(a)沉積含有或疑似含有分析物的樣品，其中所述樣品沉積在本公開中描述的任一實(shí)施例的裝置中的區(qū)域中；(b)測(cè)量所述樣品中的所述分析物，其中所述測(cè)量涉及隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的一個(gè)或多個(gè)操作變量；以及(c)對(duì)所述樣品區(qū)域的一部分進(jìn)行成像，其中所述部分是所述分析物被測(cè)量的位置；以及(d)通過(guò)分析在所述樣品的所述部分的圖像中示出的操作變量來(lái)確定在步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是否可信。[0041]在一些實(shí)施例中，如果步驟(d)中的分析確定步驟(b)中測(cè)量的結(jié)果是不可信的，則丟棄所述結(jié)果。[0042]在一些實(shí)施例中，多個(gè)測(cè)定裝置用于執(zhí)行所述測(cè)定，其中所述測(cè)定具有使用圖像分析來(lái)檢查測(cè)定結(jié)果是否可信的步驟，并且其中如果發(fā)現(xiàn)第一測(cè)定裝置不可信，則使用第二測(cè)定裝置，直到發(fā)現(xiàn)所述測(cè)定結(jié)果可信。[0044]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用具有訓(xùn)練集的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述訓(xùn)練集使用具有所述樣品中的分析物的操作變量。[0045]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用查找表來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述查找表含有具有所述樣品中的分析物的操作變量。[0046]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中使用具有所述樣品中的分析物的操作變量來(lái)訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0047]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用所述操作變量的閾值來(lái)確定結(jié)果是否可信。[0048]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)、查找表或神經(jīng)工作來(lái)確定結(jié)果是否可信，其中所述操作變量包括所述樣品的所述部分的圖像中的氣泡和/或灰塵的條件。[0049]在一些實(shí)施例中，在步驟(d)中，所述分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)，所述機(jī)器學(xué)習(xí)確定結(jié)果是否可信，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、查找表或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定所述樣品的所述部分的圖像中的氣泡和/或灰塵的操作變量。[0050]在一些實(shí)施例中，在測(cè)量所述分析物的步驟(b)中，所述測(cè)量使用成像。[0051]在一些實(shí)施例中，在測(cè)量所述分析物的步驟(b),所述測(cè)量使用成像，并且用于分析物測(cè)量的相同圖像被用于步驟(d)中的所述可信性的確定。[0052]在一些實(shí)施例中，在測(cè)量所述分析物的步驟(b),所述測(cè)量使用成像，并且用于分析物測(cè)量的相同成像器被用于步驟(d)中的所述可信性的確定。[0053]在一些實(shí)施例中，在任一前述裝置權(quán)利要求中使用的裝置還包含監(jiān)測(cè)標(biāo)記。[0054]在一些實(shí)施例中，監(jiān)測(cè)標(biāo)記與成像處理方法一起在算法中用作參數(shù)，其(i)調(diào)節(jié)圖[0055]在一些實(shí)施例中，監(jiān)測(cè)標(biāo)記與步驟(b)一起用作參數(shù)。[0056]在一些實(shí)施例中，間隔件是所述監(jiān)測(cè)標(biāo)記，其中所述間隔件具有等于或小于200微米的基本上均勻的高度，以及固定間隔距離(ISD)。[0057]在一些實(shí)施例中，監(jiān)測(cè)標(biāo)記用于估計(jì)所述TLD(真實(shí)側(cè)向尺寸)和真實(shí)體積估計(jì)。[0058]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含用于基于圖像的測(cè)定的圖像分割。[0059]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含在基于圖像的測(cè)定中的聚焦檢查。[0060]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含樣品中分析物分布的均勻性。[0061]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含分析和檢測(cè)樣品中聚集分析物。[0062]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含分析所述樣品中的所述樣品的圖像中的干紋理。[0063]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含分析所述樣品中的缺陷。[0064]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含對(duì)相機(jī)參數(shù)和條件的校正，如失真去除、溫[0065]在一些實(shí)施例中，步驟(b)進(jìn)一步包含具有基于直方圖的運(yùn)算、基于數(shù)學(xué)的運(yùn)算、[0066]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系統(tǒng)，包含：(a)將所述樣品裝載到樣品保持裝置(例如QMAX裝置),其間隙與待分析的分析物的尺寸成比例，或者所述分析物在所述間隙之間形成單層；(b)使用成像器拍攝感興趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)將來(lái)自(b)的由所述成像器拍攝的樣品的圖像分割成大小相等且非重疊的子圖像補(bǔ)丁(例如，8x8大小相等的小圖像補(bǔ)丁);(d)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以對(duì)每個(gè)圖像補(bǔ)丁進(jìn)行分析物檢測(cè)和分割-以確定但不限于分析物計(jì)數(shù)及其濃度；(e)將構(gòu)建的子圖像補(bǔ)丁的分析物濃度按升序排序，確定其25%分位數(shù)Q1和75%分位數(shù)Q3;(f)用基于四分位距的置信度度量確定樣品圖像中分析物的均勻性：置信度-IQR=(Q3-Q1)/(Q3+Q1);以及(g)如果來(lái)自(f)的置信度-IQR超過(guò)特定閾值(例如30%),則升高標(biāo)志并且測(cè)定結(jié)果是不可信的，其中所述閾值得自訓(xùn)練/評(píng)估數(shù)據(jù)或得自支配分析物分布的物理規(guī)則。[0067]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系統(tǒng)，包含：(a)將所述測(cè)定裝載到樣品保持裝置(例如QMAX裝置),其間隙與待分析的分析物的尺寸成比例，或者所述分析物在所述間隙之間形成單層；(b)使用成像器拍攝感興趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以進(jìn)行干紋理檢測(cè)和分割-以檢測(cè)干紋理面積并確定與覆蓋那些樣品圖像的AoI中的干紋理面積的分割輪廓掩模相關(guān)聯(lián)的AoI中干紋理面積；(d)確定AoI中干紋理面積(area-dry-texture-in-AoI)與AoI的面積(area-of-the-AoI)之間的面積比：AoI中干紋理面積比(ratio-dry-texture-area-in-AoI)=AoI中干紋理面積/AoI的面積；以及(e)如果來(lái)自(d)的AoI中干紋理面積比超過(guò)特定閾值(例如10%),則升高標(biāo)志并且測(cè)定結(jié)果是不可信的，其中所述閾值得自訓(xùn)練/評(píng)估數(shù)據(jù)或得自支配分析物分布的物理規(guī)則。[0068]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系統(tǒng)，包含：(a)將所述測(cè)定裝載到樣品保持裝置(例如QMAX裝置),其間隙與待分析的分析物的尺寸成比例，或者所述分析物在所述間隙之間形成單層；(b)使用成像器拍攝感興趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以用于聚集分析物檢測(cè)和分割-以檢測(cè)成簇分析物并確定與分割輪廓掩模相關(guān)聯(lián)的面積(AoI中聚集分析物面積(area-aggregated-analytes-in-AoI)),所述分割輪廓掩模在其AoI中覆蓋它們；(d)確定AoI中聚集分析物面積與AoI的面積之間的面積比：AoI中聚集分析物面積比=AoI中聚集分析物面積/AoI的面積；以及(e)如果來(lái)自(d)的AoI[0069]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；檢測(cè)缺陷并確定與其AoI中覆蓋它們的分割輪廓掩模相關(guān)聯(lián)的面積(AoI中缺陷面積);(d)確定AoI中缺陷面積與AoI的面積之間的比：AoI中缺陷面積比=AoI中缺陷面積/AoI的面積；以及e)如果來(lái)自(d)的AoI中缺陷面積比超過(guò)特定閾值(例如15%),則升高標(biāo)志并且測(cè)[0070]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)使用訓(xùn)面積之間的面積比：AoI中氣泡間隙面積比=AoI中氣泡間隙面積/AoI的面積；以及(e)如果來(lái)自(d)的AoI中氣泡間隙面積比超過(guò)特定閾值(例如10%),則升高標(biāo)志并且測(cè)定結(jié)果是不[0071]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系具有與待分析的分析物的尺寸成比例的間隙，或者所述分析物在所述間隙之間形成單層，并且存在位于所述裝置中且未浸沒(méi)的監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如柱),可通過(guò)樣品保持裝置上的成像器行測(cè)定；(c)使用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷以檢測(cè)和分割頂部具有分析物的監(jiān)測(cè)標(biāo)記(柱),以基于它們?cè)贏oI中的分割輪廓掩模來(lái)確定與所檢測(cè)到的監(jiān)測(cè)標(biāo)記(柱)相關(guān)聯(lián)的面積(AoI中柱上分析物面積);(d)確定AoI中柱上分析物面積與AoI的面積之(d)的AoI中柱上分析物面積比例超過(guò)特定閾值(例如10%)則升高標(biāo)志并且測(cè)定結(jié)果是不[0072]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從具有聚焦和離焦條件的成像器的多個(gè)圖像構(gòu)建；以及(d)如果由所述成像器拍攝的樣品的圖像被檢測(cè)為從(c)離焦，則升高標(biāo)志并且基于圖像的測(cè)定結(jié)果是不可[0073]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系統(tǒng)，包含：(a)將所述測(cè)定裝載到樣品保持裝置(例如QMAX裝置)中；(b)使用成像器拍攝感興趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析物檢測(cè)；以及(d)如果所述分析物計(jì)數(shù)在預(yù)設(shè)的可接受范圍之外極低，則升高標(biāo)志并且結(jié)果是不可信的，其中所述可接受范圍基于所述測(cè)定的物理或生物條件來(lái)指定。[0074]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種用于以一個(gè)或多個(gè)操作條件分析樣品的系趣區(qū)域(AoI)上的樣品保持裝置中的樣品的圖像以進(jìn)行測(cè)定；(c)將所述樣品的圖像劃分成非重疊的，大小相等的子圖像補(bǔ)丁；(d)對(duì)其每個(gè)子圖像補(bǔ)丁執(zhí)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析物檢測(cè)；以及(e)如果對(duì)于一些子圖像補(bǔ)丁，檢測(cè)的分析物的計(jì)數(shù)不切實(shí)際地低(例如，在全血細(xì)胞計(jì)數(shù)中，樣品中紅細(xì)胞的數(shù)量低于人類可接受的范圍),升高標(biāo)志，并且結(jié)果對(duì)于在測(cè)定中沒(méi)有足夠的樣品或樣品的不均勻分布是不可信的。[0075]在一些實(shí)施例中，基于圖像的測(cè)定中從所述成像器拍攝的所述樣品的圖像中檢測(cè)和分割異常是基于圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)或圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的組合。[0076]在一些實(shí)施例中，樣品的圖像的感興趣區(qū)域(AoI)中由分割輪廓掩模覆蓋的面積的估計(jì)利用基于每幅圖像或每子圖像補(bǔ)丁的真實(shí)橫向尺寸(或視場(chǎng)(FoV))估計(jì)來(lái)補(bǔ)償顯微成像中的失真，包括但不限于來(lái)自透鏡的球面失真、[0077]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明進(jìn)一步包含監(jiān)測(cè)內(nèi)置在所述樣品保持裝置(例如QMAX卡)中的多個(gè)標(biāo)記(例如柱);并且所述監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如柱)被應(yīng)用為可檢測(cè)的錨，以使得真實(shí)橫向尺寸(或視場(chǎng)(FoV))的估計(jì)面對(duì)顯微成像中的失真是準(zhǔn)確的。[0078]在一些實(shí)施例中，樣品保持裝置的所述監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如柱)具有在所述樣品保持裝置(例如QMAX卡)中具有規(guī)定的周期性分布的一些構(gòu)造，以使在真實(shí)橫向尺寸(TLD)(或視場(chǎng)(FoV))估計(jì)中作為錨的監(jiān)視標(biāo)記的檢測(cè)和定位可靠和魯棒。[0079]在一些實(shí)施例中，基于圖像的測(cè)定中對(duì)所述異常值的檢測(cè)和表征是基于在此描述的所述樣品的所述輸入圖像的所述非重疊子圖像補(bǔ)丁，并且在所述測(cè)定過(guò)程中對(duì)所述異常值的確定可以基于非參數(shù)方法、參數(shù)方法和兩者的組合。[0080]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明提供了一種方法，包含：(a)檢測(cè)包含或疑似包含所述分析物的樣品中的分析物，所述檢測(cè)包含：(i)將所述樣品沉積到檢測(cè)儀器中，以及(ii)使用所述檢測(cè)儀器測(cè)量所述樣品以檢測(cè)所述分析物，從而產(chǎn)生檢測(cè)結(jié)果；(b)確定檢測(cè)結(jié)果的可靠性，所述確定包含：(i)獲取所述樣品的一部分和/或鄰近所述樣品的所述部分的所述檢測(cè)儀器的一部分的一個(gè)或多個(gè)圖像，其中所述一個(gè)或多個(gè)圖像反映產(chǎn)生所述檢測(cè)結(jié)果的一個(gè)或多個(gè)操作條件；以及(ii)使用具有算法的計(jì)算裝置分析一個(gè)或多個(gè)圖像以確定步驟(a)中檢測(cè)結(jié)果的可靠性；以及(c)報(bào)告檢測(cè)結(jié)果以及檢測(cè)結(jié)果的可靠性；其中所述一個(gè)或多個(gè)操作條件是不可預(yù)測(cè)的和/或隨機(jī)的。[0081]在一些實(shí)施例中，當(dāng)在有限資源設(shè)置(LRS)中測(cè)定樣品時(shí)，來(lái)自測(cè)定的結(jié)果可能是不可靠的。然而，傳統(tǒng)上，在給定樣品的特定測(cè)試期間或之后沒(méi)有檢查特定結(jié)果的可靠性。[0082]在一些實(shí)施例中，在LRS測(cè)定中(或甚至在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試環(huán)境中),一個(gè)或多個(gè)不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)操作條件可能發(fā)生并且影響測(cè)定結(jié)果。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，即使使用相同的樣品，從一個(gè)特定的測(cè)定到下一個(gè)測(cè)定也可以是基本上不同的。然而，可以通過(guò)分析與特定測(cè)定中的測(cè)定操作條件相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)因子來(lái)評(píng)估特定樣品的特定測(cè)試中的特定結(jié)果的可[0083]在一些實(shí)施例中，在具有一個(gè)或多個(gè)不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)操作條件的LRS測(cè)定中，可以通過(guò)使用對(duì)每個(gè)特定測(cè)定的可靠性的分析并且通過(guò)拒絕不可信的測(cè)定結(jié)果來(lái)基本上改善所述測(cè)定的總體準(zhǔn)確度。[0084]在一些實(shí)施例中，測(cè)定不僅通過(guò)在特定測(cè)試中測(cè)量所述分析物來(lái)進(jìn)行，而且通過(guò)分析所述特定測(cè)試的操作條件來(lái)檢查所述測(cè)量結(jié)果的可信性。[0085]在一些實(shí)施例中，在機(jī)器學(xué)習(xí)框架中對(duì)所述測(cè)定的測(cè)量結(jié)果的可信性的檢查進(jìn)行建模，并且設(shè)計(jì)并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型來(lái)處理出現(xiàn)并影響所述測(cè)定結(jié)果的不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)操作條件。[0086]在一些實(shí)施例中，機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新使用具有以下優(yōu)點(diǎn)：在面對(duì)在直接來(lái)自所述數(shù)據(jù)的測(cè)定中不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)操作條件的情況下自動(dòng)確定所述測(cè)定結(jié)果的可信性的過(guò)程而不對(duì)所述不可預(yù)測(cè)的條件做出可能是復(fù)雜、難以預(yù)測(cè)并且易于產(chǎn)生誤差的明確假設(shè)。[0087]在一些實(shí)施例中，本發(fā)明中的機(jī)器學(xué)習(xí)框架涉及包含以下步驟的過(guò)程：(a)采集任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；(b)準(zhǔn)備帶標(biāo)記的數(shù)據(jù)；(c)選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型；(d)用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練所選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；(e)用訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)調(diào)整超參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)，直到模型在評(píng)估和測(cè)試數(shù)據(jù)上達(dá)到滿意的性能；以及(f)使用來(lái)自(e)的訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)執(zhí)行推附圖說(shuō)明[0088]本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，下面描述的附圖僅用于說(shuō)明的目的。附圖不旨在以任何方式限制本教導(dǎo)的范圍。附圖不是完全按比例繪制的。在給出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的圖中，連接數(shù)據(jù)點(diǎn)的線僅用于引導(dǎo)觀察數(shù)據(jù)，而沒(méi)有其它意義。[0089]圖1示出了通過(guò)測(cè)量測(cè)定裝置和/或測(cè)定操作的可信性來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的實(shí)施[0090]圖2示出了通過(guò)測(cè)量該測(cè)定裝置和/或測(cè)定操作的可信性來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的實(shí)施例的框圖，其中監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)被實(shí)施在該樣品內(nèi)部。在一些實(shí)施例中，它檢查樣品的可信性。[0091]圖3示出了通過(guò)測(cè)量該測(cè)定裝置和/或測(cè)定操作的可信性來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的實(shí)施例的框圖，其中做出關(guān)于報(bào)告或不報(bào)告檢測(cè)結(jié)果的決定。[0092]圖4示出了通過(guò)使用多個(gè)交互測(cè)量測(cè)定裝置和/或測(cè)定操作的可信性來(lái)改善測(cè)定準(zhǔn)確度的實(shí)施例的框圖。在一些實(shí)施例中，它檢查樣品的可信性。[0093]圖5A和圖5B示出了用于基于成像的測(cè)定的裝置的側(cè)視圖。圖5A示出了具有突出型監(jiān)測(cè)標(biāo)記的固相表面。圖5B示出了具有溝槽型監(jiān)測(cè)標(biāo)記的固相表面。在算法中，可以使用與監(jiān)測(cè)標(biāo)記相對(duì)應(yīng)的特性(例如，間距和距離)來(lái)確定樣品中的分析物的性質(zhì)。[0094]圖6A和圖6B示出了用于基于成像的測(cè)定的裝置的側(cè)視圖。圖6A示出了監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如，突出型)如何可以是與間隔件分離的結(jié)構(gòu)。圖6B示出了監(jiān)測(cè)標(biāo)記如何可以是與間隔件相同的結(jié)構(gòu)。在算法中，可以使用對(duì)應(yīng)于監(jiān)測(cè)標(biāo)記的特性來(lái)確定樣品中的分析物的性質(zhì)。[0095]圖6C示出用于基于成像的測(cè)定的裝置的側(cè)視圖。圖6C示出了監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如，溝槽型)如何可以是與間隔件分離的結(jié)構(gòu)。在算法中，可以使用對(duì)應(yīng)于監(jiān)測(cè)標(biāo)記的特性來(lái)確定樣品中的分析物的性質(zhì)。[0096]圖6D和圖6E示出了用于基于成像的測(cè)定的裝置的側(cè)視圖。圖6D和圖6E示出了監(jiān)測(cè)標(biāo)記如何可以是與間隔件分離的結(jié)構(gòu)并設(shè)置在裝置的兩個(gè)樣品接觸區(qū)域上。在算法中，可以使用對(duì)應(yīng)于監(jiān)測(cè)標(biāo)記的特性來(lái)確定樣品中的分析物的性質(zhì)。[0097]圖7示出了在基于圖像的測(cè)定中使用QMAX卡的樣品保持裝置的樣品制備和成像的實(shí)施例的框圖[0098]圖8示出了在用于測(cè)定的QMAX卡的樣品保持裝置上拍攝的紅細(xì)胞的圖像[0099]圖9示出了在用于測(cè)定的樣品中具有氣泡的用于測(cè)定的樣品的圖像[0100]圖10示出了在所描述的方法的實(shí)施例中在具有覆蓋掩模的圖9的樣品的紅細(xì)胞圖像中檢測(cè)和分割的樣品缺陷[0101]圖11示出了含有多個(gè)缺陷的用于測(cè)定的樣品的另一個(gè)紅細(xì)胞圖像[0102]圖12示出了在來(lái)自圖12的用于測(cè)定的樣品的圖像中檢測(cè)和分割的缺陷[0103]圖13示出了用于測(cè)定的樣品保持裝置中的缺陷[0104]圖14是具有監(jiān)測(cè)標(biāo)記的樣品保持裝置QMAX卡以及在基于圖像的測(cè)定中樣品保持裝置的成像的3路圖。[0105]示例性實(shí)施例的詳細(xì)說(shuō)明[0106]以下詳細(xì)描述通過(guò)示例而非限制的方式示出了本發(fā)明的一些實(shí)施例。本文使用的章節(jié)標(biāo)題和任何字幕僅用于組織目的，而不應(yīng)被解釋為以任何方式限制所描述的主題。章節(jié)標(biāo)題和/或字幕下的內(nèi)容不限于章節(jié)標(biāo)題和/或字幕，而是適用于本發(fā)明的整個(gè)描述。[0107]任何出版物的引用是由于其公開早于申請(qǐng)日，不應(yīng)解釋為承認(rèn)本發(fā)明的權(quán)利要求無(wú)權(quán)由于在先發(fā)明而先于這些出版物。此外，所提供的公開日期可以不同于實(shí)際的公開日期，實(shí)際的公開日期可能需要被獨(dú)立地確認(rèn)。[0109]除非另外定義，否則本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)具有與本公開所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。盡管與本文所述類似或等同的任何方法和材料也可用于實(shí)踐或測(cè)試本教導(dǎo)，但現(xiàn)在描述一些示例性方法和材料。[0110]如本文所用，術(shù)語(yǔ)“樣品”涉及含有一種或多種感興趣的分析物或?qū)嶓w的材料或材料混合物。在某些實(shí)施例中，樣品是來(lái)自受試者的體液樣品。在一些情況下，可以提供固體或半固體樣品。該樣品可以包括從受試者收集的組織和/或細(xì)胞。樣品可以是生物樣品。生和其它固體、半固體或氣體樣品可在其分析之前在提取緩沖液中處理(例如固定或可變量的時(shí)間)。如果需要，提取緩沖液或其等分試樣然后可以類似于其它流體樣品進(jìn)行處理。受樣品或骨。在具體的實(shí)施例中，可以從受試者例如人獲得樣品，并且可以在用于受試者測(cè)定之前對(duì)其進(jìn)行處理。例如，在分析之前，可以在使用之前從組織樣[0111]術(shù)語(yǔ)“分析物”是指適合于在本發(fā)明中測(cè)試的任何物質(zhì)。分析物包括但不限于原形狀的納米顆粒。生物標(biāo)記物是分析物。和定性確定。[0113]如本文所用，術(shù)語(yǔ)“發(fā)光的標(biāo)簽”是指當(dāng)在外部激發(fā)下時(shí)能夠發(fā)射光的標(biāo)簽。這可以是發(fā)光的。熒光標(biāo)簽(其包括染料分子或量子點(diǎn))和發(fā)光標(biāo)簽(例如，電致或化學(xué)發(fā)光標(biāo)簽)是發(fā)光的標(biāo)簽的類型。外部激發(fā)是熒光的光(光子)、電致發(fā)光的電流和化學(xué)發(fā)光的化學(xué)[0114]短語(yǔ)“經(jīng)標(biāo)記的分析物”是指用發(fā)光的標(biāo)簽可檢測(cè)地標(biāo)記的分析物，使得可通過(guò)評(píng)估標(biāo)簽的存在來(lái)檢測(cè)分析物。被標(biāo)記的分析物可被直接標(biāo)記(即，分析物本身可直接綴合至標(biāo)簽，例如通過(guò)強(qiáng)鍵，例如共價(jià)鍵或非共價(jià)鍵),或者被標(biāo)記的分析物可被間接標(biāo)記(即，分析物被直接標(biāo)記的第二捕獲劑結(jié)合)。學(xué)中的研究(分析)程序-用于但不限于定性地評(píng)估或定量地測(cè)量目標(biāo)實(shí)體(即分析物)的存在、量、濃度或功能活性。該分析物可以是藥物、生物化學(xué)物質(zhì)，或生人血液)中的細(xì)胞。[0117]術(shù)語(yǔ)“基于圖像的測(cè)定”是指利用由成像器拍攝的樣品的圖像的測(cè)定程序，其中樣品可以是但不限于醫(yī)學(xué)、生物和化學(xué)樣品。[0118]術(shù)語(yǔ)“成像器”是指能夠拍攝對(duì)象圖像的任何裝置。其包括但不限于顯微鏡中的相機(jī)、智能電話或可在各種波長(zhǎng)下拍攝圖像的特殊裝置。[0119]術(shù)語(yǔ)“樣品特征”是指代表潛在感興趣的條件的樣品的一些性質(zhì)。在某些實(shí)施例中，樣品特征是出現(xiàn)在樣品的圖像中并且可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型或一些其他算法來(lái)分割和分類的特征。樣品特征的示例包括但不限于樣品中的分析物類型，例如紅細(xì)胞、白細(xì)胞和腫括顆粒、細(xì)胞、大分子，例如蛋白質(zhì)、核酸和其它部分。微結(jié)構(gòu)可以指不同材料的微尺度差異。微變化是指樣品局部性質(zhì)的微尺度變化。微變化的示例是局部光學(xué)指數(shù)和/或局部質(zhì)量[0121]術(shù)語(yǔ)“樣品中的缺陷”是指不應(yīng)在理想樣品條件下存在或不應(yīng)在樣品中考慮的異中的結(jié)構(gòu)對(duì)象，例如樣品保持裝置中的監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如柱)。樣品中的缺陷可以具有顯著的尺寸并且在樣品中占據(jù)顯著量的體積以用于測(cè)定，例如氣泡，其中它們可以在樣品中以不[0123]術(shù)語(yǔ)“單應(yīng)變換”是指由射影空間的同構(gòu)引起的一類共線變換。它在圖像處理領(lǐng)域是已知的，并且應(yīng)用于相機(jī)模型中以表征真實(shí)世界中的圖像平面和對(duì)應(yīng)的物理平面。[0124]術(shù)語(yǔ)“機(jī)器學(xué)習(xí)”是指人工智能領(lǐng)域中的算法、系統(tǒng)和設(shè)備，其通常使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)向計(jì)算機(jī)提供從數(shù)據(jù)“學(xué)習(xí)”(即，逐步改善對(duì)特定任務(wù)的性能)而不被明確編程的能力。[0125]術(shù)語(yǔ)“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是指由生物網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的分層連接系統(tǒng)，其可以通過(guò)考慮示例[0126]術(shù)語(yǔ)“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是指一類最常應(yīng)用于分析視覺(jué)圖像的多層前饋人工神經(jīng)網(wǎng)[0127]術(shù)語(yǔ)“深度學(xué)習(xí)”是指從具有一定深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的人工智能(AI)中的一大類機(jī)器學(xué)習(xí)方法。[0128]術(shù)語(yǔ)“機(jī)器學(xué)習(xí)模型”是指從數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練過(guò)程構(gòu)建的訓(xùn)練的計(jì)算模型。訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在推斷階段由計(jì)算機(jī)應(yīng)用，該計(jì)算機(jī)給予計(jì)算機(jī)執(zhí)行特定任務(wù)(例如，檢測(cè)和分類對(duì)象)的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的示例包括ResNet、DenseNet等，由于其分層網(wǎng)[0129]術(shù)語(yǔ)“圖像分割”是指將數(shù)字圖像劃分成多個(gè)圖像補(bǔ)丁段(像素組，通常具有覆蓋由它們的段邊界輪廓包圍的圖像段的一組位圖掩模)的圖像分析過(guò)程。圖像分割可以通過(guò)圖像處理中的圖像分割算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如watershed、grabcut、均值偏移等，并且它也可以[0130]測(cè)定結(jié)果中的術(shù)語(yǔ)“不可靠”意指對(duì)于測(cè)定給定樣品，測(cè)定結(jié)果不總是準(zhǔn)確的：有時(shí)測(cè)定的結(jié)果是準(zhǔn)確的，但有時(shí)結(jié)果是不準(zhǔn)確的，其中不準(zhǔn)確的結(jié)果與準(zhǔn)確的結(jié)果基本上[0131]測(cè)定結(jié)果中的術(shù)語(yǔ)“準(zhǔn)確”意指在允許的布置內(nèi)，測(cè)定結(jié)果與在理想環(huán)境下由經(jīng)訓(xùn)練的專業(yè)人員操作的黃金標(biāo)準(zhǔn)儀器測(cè)定的相同樣品的結(jié)果一致。[0132]傳統(tǒng)上，診斷測(cè)定通常使用復(fù)雜的(通常昂貴的)儀器進(jìn)行，并且需要高度訓(xùn)練的人員和復(fù)雜的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，其在有限的資源設(shè)置中不可用。[0133]用于測(cè)定樣品的術(shù)語(yǔ)“有限資源設(shè)置”或“LRS”是指在進(jìn)行測(cè)定時(shí)的設(shè)置，其中其使用簡(jiǎn)化/低成本測(cè)定過(guò)程或簡(jiǎn)化/低成本儀器，由未經(jīng)訓(xùn)練的人進(jìn)行，在不利環(huán)境(例如開放和非實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，具有灰塵),或其任何組合中使用。[0135]在描述特定測(cè)定結(jié)果(或數(shù)據(jù))的可靠性中的術(shù)語(yǔ)“可信”是指特定測(cè)定結(jié)果的可靠性分析確定該結(jié)果具有不準(zhǔn)確的低概率。[0136]在描述特定測(cè)定結(jié)果(或數(shù)據(jù))的可靠性中的術(shù)語(yǔ)“不可信”是指特定測(cè)定結(jié)果的可靠性分析確定該結(jié)果具有不準(zhǔn)確的高概率。[0138]術(shù)語(yǔ)“監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)”意指用于監(jiān)測(cè)測(cè)定的操作和/或測(cè)定裝置質(zhì)量的光學(xué)性質(zhì)的結(jié)[0140]進(jìn)行測(cè)定時(shí)的術(shù)語(yǔ)“操作條件”是指進(jìn)行測(cè)定的條件。所述操作條件包括但不限于至少三個(gè)類別：(1)與樣品相關(guān)的缺陷，(2)與樣品保持器相關(guān)的缺陷，以及(3)與測(cè)量過(guò)程[0141]A1:基于圖像的測(cè)定中的樣品缺陷[0142]在基于圖像的測(cè)定中，其涉及樣品制備，用于成像的樣品保持裝置和由成像器在用于測(cè)定的樣品保持裝置上拍攝的樣品的圖像。在測(cè)定過(guò)程中，各操作動(dòng)作和部件都會(huì)產(chǎn)生缺陷，影響測(cè)定的準(zhǔn)確度和測(cè)定結(jié)果的可信性。是進(jìn)入樣品中)、樣品的干紋理(其中樣品的某些部分在樣品保持裝置中變干)、樣品保持裝置中用于測(cè)定的樣品量不足、具有不正確基質(zhì)(例如，血液、唾液)的樣品、試劑與樣品的不正確反應(yīng)、樣品的不均勻分布、樣品保持器的錯(cuò)誤樣品位置(例如，間隔件下[0144]與樣品保持裝置相關(guān)的缺陷的示例包括但不限于，樣品保持器中缺失間隔件、裝[0145]進(jìn)一步的示例包括來(lái)自測(cè)量過(guò)程的缺陷，包括但不限于不適當(dāng)?shù)墓鈴?qiáng)度、樣品在用于測(cè)定的圖像中未聚焦、錯(cuò)誤的光顏色、環(huán)境光的泄漏、不均勻的發(fā)光強(qiáng)度、不適當(dāng)?shù)耐钙鞯膱D像平面的相對(duì)位置等?？深A(yù)測(cè)地發(fā)生許多缺陷，例如氣泡和灰塵，使得在基于圖像的測(cè)定過(guò)程中極難完全消除它們。因此，需要一種方法和設(shè)備來(lái)檢測(cè)、去除和消除基于圖像的測(cè)定中的缺陷的負(fù)面影響，并且使測(cè)定結(jié)果準(zhǔn)確且可信。[0147]圖7是在具有用于基于圖像的測(cè)定的一些智能監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的樣品保持裝置中準(zhǔn)備用于測(cè)定的樣品的過(guò)程100的框圖。在過(guò)程100的各種實(shí)現(xiàn)中，動(dòng)作可被去除、組合或分解成子動(dòng)作。該過(guò)程開始于動(dòng)作模塊101,其中使用納米壓印以高精度制造樣品保持裝置，其中該裝置具有用于監(jiān)測(cè)基于圖像的測(cè)定操作的智能監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)(IMS)。[0148]如圖7所示，樣品保持裝置中的IMS包含在裝置的基板上制造的柱。在一些實(shí)施例中，這些柱具有均勻的高度和尺寸，并且它們以預(yù)先設(shè)計(jì)的周期性圖案分布。在動(dòng)作模塊102中，用于測(cè)定的樣品落到樣品接觸區(qū)域。樣品接觸區(qū)域可以包含與樣品相互作用并制備裝置用透明蓋閉合，含有樣品的樣品保持裝置用周圍的壁及其兩個(gè)板密封，其中用于測(cè)定的樣品夾在樣品保持裝置的兩個(gè)板之間。在動(dòng)作模塊103中，將密封的樣品保持裝置插入用于成像的適配器中。動(dòng)作模塊104中的成像器從動(dòng)作模塊103在樣品保持接觸區(qū)域上連同智能監(jiān)控結(jié)構(gòu)一起拍攝適配器中的樣品保持裝置(例如QMAX卡)的圖像。[0149]在動(dòng)作模塊105中，保存用于測(cè)定的樣品的圖像用于后續(xù)的基于圖像的測(cè)定操作，以從樣品的圖像分析該分析物的性質(zhì)。圖8是成像器在基于圖像的測(cè)定中拍攝的紅細(xì)胞的全血細(xì)胞計(jì)數(shù)(CBC)的圖像。[0150]A2:基于圖像的測(cè)定的缺陷分割[0151]在用于驗(yàn)證測(cè)定結(jié)果的質(zhì)量和可信性的一些實(shí)施例中，需要從用于測(cè)定的樣品的圖像中分割感興趣對(duì)象。雖然可以應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像分割算法(例如掩模RCNN),但是它們需要在樣品的顯微圖像中對(duì)待測(cè)定對(duì)象的形狀進(jìn)行精確的輪廓標(biāo)記，以便訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這是許多應(yīng)用的瓶頸。對(duì)于基于圖像的測(cè)定，對(duì)象的形狀輪廓的這種標(biāo)記可能是昂貴的并且難以實(shí)現(xiàn)，因?yàn)闃悠分械膶?duì)象可能非常小，它們的出現(xiàn)是隨機(jī)的，并且此外，它們之間在形狀、尺寸和顏色(例如灰塵、氣泡等)方面存在巨大的變化。[0152]在一些實(shí)施例中，基于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的粗結(jié)合框分割和基于圖像處理的細(xì)磨形狀確定的組合設(shè)計(jì)精細(xì)(fine-grinned)圖像分割算法。它被應(yīng)用于基于圖像的測(cè)定中的圖像分割，其中每個(gè)對(duì)象只需要在不依賴于形狀和形狀輪廓細(xì)節(jié)的粗邊界框中被標(biāo)記。由此，消除了對(duì)樣品的圖像中的對(duì)象的形狀相關(guān)輪廓的細(xì)磨標(biāo)記的需要，其是困難、復(fù)雜、昂貴的并且難以精確。該精細(xì)圖像分割算法包含：[0153]a)收集成像器拍攝的多個(gè)用于訓(xùn)練的樣品圖像，其包含用于測(cè)定的樣品的圖像中的待檢測(cè)對(duì)象；[0154]b)用含有用于模型訓(xùn)練的所述對(duì)象的粗結(jié)合框標(biāo)記所收集的圖像中的每一個(gè)對(duì)[0155]c)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型(例如FRCNN)用以檢測(cè)具有含有它們的邊界框的樣品的圖像中的所述對(duì)象；[0156]d)在推斷階段，將待測(cè)定樣品的圖像作為輸入；[0157]e)應(yīng)用訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)檢測(cè)所述對(duì)象并利用樣品的圖像中的邊界框定位它們；[0158]f)將含有被檢測(cè)對(duì)象的結(jié)合框所對(duì)應(yīng)的每個(gè)圖像補(bǔ)丁變換為灰色，然后用自適應(yīng)閾值化變換為二進(jìn)制；[0159]g)從背景噪聲中進(jìn)行形態(tài)膨脹(7x7)和侵蝕(3x3)以增強(qiáng)形狀的輪廓；[0160]h)對(duì)每個(gè)所述圖像補(bǔ)丁進(jìn)行凸輪廓分析，并使用在所述補(bǔ)丁中找到的最長(zhǎng)連接輪廓作為所述對(duì)象形狀的輪廓，以確定所述對(duì)象的圖像掩模(例如，覆蓋所述樣品的圖像中的對(duì)象的二進(jìn)制位圖);以及[0161]i)通過(guò)收集來(lái)自(h)的所有圖像掩模來(lái)完成圖像分割。[0162]在一些實(shí)施例中，在基于圖像的測(cè)定中，其將分割掩模應(yīng)用于具有額外余量△的檢測(cè)對(duì)象，以減少缺陷對(duì)局部相鄰區(qū)域的負(fù)面影響。這樣，在此描述的精細(xì)圖像分割還包[0163]1)利用余量△作為新的掩模來(lái)擴(kuò)大(h)中的每個(gè)檢測(cè)到的輪廓；以及[0164]2)通過(guò)收集來(lái)自(1)的所有放大圖像掩模完成具有△余量的圖像分割。[0165]圖9-12是將所描述的精細(xì)圖像分割算法應(yīng)用于紅細(xì)胞的基于圖像的測(cè)定的應(yīng)用示例。如圖像所示，所描述的精細(xì)圖像分割方法可以處理具有不同尺寸和形狀的對(duì)象，并且產(chǎn)生具有覆蓋樣品的圖像中的對(duì)象的非常緊密的掩模的分割，而即使樣品的圖像中的缺陷的形狀和尺寸的一般形式是未知的。這與樣品中分析物或細(xì)胞(例如全血細(xì)胞計(jì)數(shù)中的紅細(xì)胞)的分割完全不同，其中分析物或細(xì)胞的形狀或尺寸的一般形式是已知的或在與其基本形式的一定程度的變化內(nèi)是已知的。[0166]在此描述的用于缺陷的圖像分割的方法的另一方面不僅可以去除在樣品的圖像中檢測(cè)到的缺陷，而且可以通過(guò)受控的額外余量△來(lái)去除在樣品的圖像中的缺陷。這種能力對(duì)于測(cè)定非常重要，因?yàn)橛糜跍y(cè)定的樣品中的缺陷可以改變樣品中分析物分布的均勻性，改變局部樣品層高度等-導(dǎo)致測(cè)定結(jié)果的大的變化和不準(zhǔn)確。[0167]A3:使用監(jiān)測(cè)標(biāo)記的基于成像的測(cè)定[0168]在基于圖像的測(cè)定中，由成像器拍攝的樣品的成像器用于確定用于測(cè)定的分析物的至少一種性質(zhì)。并且在一些實(shí)施例中，在具有監(jiān)測(cè)標(biāo)記的樣品保持裝置(例如本文所述的QMAX卡)中對(duì)樣品拍攝圖像。許多因子可以使樣品的圖像失真(即，不同于真實(shí)樣品或在完美條件下的圖像)。圖像失真可導(dǎo)致測(cè)定分析物的性質(zhì)的確定中的不準(zhǔn)確度和誤差。例如，一個(gè)失真是由成像器拍攝的樣品的圖像中的真實(shí)橫向尺寸(TLD)的變化。[0170]確定樣品的圖像的TLD在基于圖像的測(cè)定中是關(guān)鍵的，因?yàn)槠鋵⒁韵袼孛枋龅臉悠返膱D像中的對(duì)象的尺寸映射到由成像器成像的物理樣品平面中的其微米的實(shí)際尺寸。一旦知道樣品圖像的TLD,可以在基于圖像的測(cè)定中確定對(duì)象的實(shí)際尺寸，例如實(shí)際長(zhǎng)度、面積等。[0171]PCT/US19/46971中描述了在基于圖像的測(cè)定中使用監(jiān)測(cè)標(biāo)記來(lái)估計(jì)TLD的方法，其中，其利用監(jiān)測(cè)標(biāo)記的結(jié)構(gòu)特性和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)在球面和桶形透鏡失真、樣品中的顆粒的強(qiáng)光散射和衍射、成像器的聚焦條件等的廣告條件下獲得可靠的TLD估計(jì)。[0172]此外，在PCT/US19/46971中還描述了關(guān)于如何在從由成像器拍攝的樣品的圖像中去除某些對(duì)象之后，利用了監(jiān)測(cè)標(biāo)記的結(jié)構(gòu)和樣品保持裝置(例如QMAX卡)的性質(zhì)以及機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定剩余樣品體積的方法。在本發(fā)明的實(shí)施例中應(yīng)用這些方法以改善在此描述的實(shí)施例中基于圖像的測(cè)定的準(zhǔn)確度和測(cè)定結(jié)果的可信性。[0173]A4:在基于圖像的測(cè)定中去除樣品中的缺陷[0174]樣品中的缺陷可嚴(yán)重影響測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確度和可信性，其中這些缺陷可以是樣品行測(cè)定就難以處理，因?yàn)樗鼈冊(cè)跇悠分械某霈F(xiàn)和形狀都是隨機(jī)的。[0175]在一些實(shí)施例中，設(shè)計(jì)了用于缺陷檢測(cè)的專用方法并將其應(yīng)用于基于圖像的測(cè)定，其中收集沒(méi)有缺陷的良好樣品的圖像和樣品中具有不同程度缺陷的樣品的圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中圖像中的缺陷區(qū)域由結(jié)合框標(biāo)記。選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型(例如快速RCNN)并用標(biāo)記的訓(xùn)練圖像訓(xùn)練，以檢測(cè)結(jié)合框中樣品圖像中的缺陷，隨后，應(yīng)用前面A2部分中描述的所述精細(xì)圖像分割方法來(lái)確定覆蓋它們的分割輪廓掩模。圖10和圖11是使用在A2部分中描述的所述細(xì)磨分割方法在紅細(xì)胞的全血細(xì)胞計(jì)數(shù)中來(lái)自圖9和圖12的樣品的圖像的分割缺陷的圖像。[0176]在基于圖像的測(cè)定過(guò)程中，進(jìn)行缺陷檢測(cè)和區(qū)域確定以驗(yàn)證測(cè)定結(jié)果的可信性，包含：[0177]a)將來(lái)自成像器的樣品的圖像作為輸入；[0178]b)將訓(xùn)練的缺陷檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(例如快速RCNN)應(yīng)用于用于測(cè)定的樣品的圖像以檢測(cè)缺陷并將它們定位在結(jié)合框中；[0179]c)使用A2部分中描述的精細(xì)圖像分割方法確定檢測(cè)到的缺陷的分割輪廓掩膜；[0180]d)利用A3部分中描述的監(jiān)測(cè)標(biāo)記和樣品保持裝置估計(jì)所述樣品的圖像的TLD;[0181]e)利用來(lái)自(d)的估計(jì)的TLD,通過(guò)對(duì)覆蓋檢測(cè)到的缺陷的分割掩模的所有區(qū)域求和，來(lái)確定用于測(cè)定的感興趣區(qū)域(AoI)中由缺陷(即AoI中缺陷面積)占據(jù)的總面積；[0182]f)確定樣品圖像中用于測(cè)定的AoI中缺陷面積和AoI的面積之間的面積比：[0183]AoI中缺陷面積比=AoI中缺陷面積/用于測(cè)定的AoI的面積；以及[0184]g)如果AoI中缺陷面積比超過(guò)特定閾值，則在測(cè)定結(jié)果的可信性上升高標(biāo)志。[0185]在一些實(shí)施例中，(b)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練包含：[0186]i.收集用于模型訓(xùn)練的測(cè)定樣品的多個(gè)圖像；[0187]ii.通過(guò)邊界框標(biāo)記來(lái)自(i)的樣品的訓(xùn)練圖像的圖像中的缺陷；[0189]iv.針對(duì)訓(xùn)練中的損失函數(shù)調(diào)整所選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，以通過(guò)迭代通過(guò)具有標(biāo)記用于訓(xùn)練的缺陷的邊界框的所述多個(gè)樣品來(lái)將訓(xùn)練樣品分類為它們的正確身份；以及[0190]v.當(dāng)滿足一定的停止條件時(shí)，輸出來(lái)自(iv)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。[0191]在一些實(shí)施例中，在(g)中基于AoI中缺陷面積比確定閾值的閾值為約15%,其中此閾值取決于在去除對(duì)應(yīng)于受缺陷影響的面積的樣品體積之后的剩余樣品體積并且其中使用在A2、A3部分中描述的樣品的圖像的樣品體積估計(jì)方法和所述樣品保持裝置的恒定高度特性，可以獲得去除缺陷之后的樣品體積。[0192]在一些實(shí)施例中，去除的對(duì)象是在用于測(cè)定的樣品中出現(xiàn)的氣泡。在一些實(shí)施例[0193]在一些實(shí)施例中，去除的對(duì)象和相關(guān)體積可以是它們?cè)跇悠繁３制髦兴扇〉谋O(jiān)測(cè)標(biāo)記和體積(例如柱),其參與用于測(cè)定的樣品的圖像，但不應(yīng)該在用于測(cè)定的實(shí)際樣品[0194]A5:去除樣品中聚集分析物[0195]在測(cè)定中，一種麻煩的情況是用于測(cè)定的樣品中的分析物聚集，這可能影響測(cè)定[0196]此外，分析物聚集可由樣品制備中的操作、分析物的類型、樣品在樣品保持裝置中[0197]例如，在全血細(xì)胞計(jì)數(shù)中，可以聚集用于測(cè)定的樣品中的某些部分的紅細(xì)胞，特別是如果它們?cè)陂_放的空氣中暴露一定的時(shí)間。樣品中聚集分析物簇具有一些隨機(jī)的尺寸和形狀，這取決于它們?nèi)绾尉奂谝黄?。如果聚集分析物的部分超過(guò)樣品中的一定百分比，則樣品不應(yīng)用于測(cè)定。[0198]在一些實(shí)施例中，設(shè)計(jì)了使用機(jī)器學(xué)習(xí)用于分析物聚集檢測(cè)和去除的過(guò)程。它將分析物聚集/成簇處理為用于測(cè)定的樣品中的特殊缺陷，這些缺陷是動(dòng)態(tài)的并且隨時(shí)間變化。同樣地，其在測(cè)定的每個(gè)步驟檢查由成像器拍攝的樣品的圖像以確定分析物是否在用于測(cè)定的樣品中聚集/成簇。[0199]在一些實(shí)施例中，收集多個(gè)樣品圖像以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以檢測(cè)并分割樣品圖像中的分析物聚集/成簇。所收集的訓(xùn)練圖像集包括沒(méi)有被分析物成簇的樣品圖像和具有不同程度成簇的樣品圖像。其遵循A4部分中描述的類似機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序，通過(guò)邊界框標(biāo)記樣品圖像中的分析物聚集/成簇。其基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的邊界框標(biāo)記來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以檢測(cè)在推斷過(guò)程期間樣品圖像中的分析物聚集/成簇。之后，其將A2部分中描述的精細(xì)圖像分割方法應(yīng)用于檢測(cè)到的含有樣品圖像中分析物聚集/成簇的邊界框。[0200]在測(cè)定期間，分析物聚集/成簇的檢測(cè)和去除包含：[0201]a)將來(lái)自成像器的樣品的圖像作為輸入；[0202]b)將訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于分析物聚集/成簇檢測(cè)，以檢測(cè)樣品圖像中的聚集分析物，以用于在結(jié)合框中進(jìn)行測(cè)定；[0203]c)通過(guò)應(yīng)用在A2部分中描述的精細(xì)圖像分割方法，從(b)確定被檢測(cè)的分析物聚集/成簇的精細(xì)分割輪廓掩模；[0204]d)通過(guò)對(duì)與覆蓋來(lái)自(c)的感興趣區(qū)域(AoI)的分割輪廓掩模相關(guān)聯(lián)的所有面積求和，確定樣品的圖像中的感興趣區(qū)域(AoI)中的聚集分析物占據(jù)的總面積(AoI中聚集分析物面積);[0205]e)確定樣品的圖像中AoI中聚集分析物面積與AoI的面積之間的面積比：[0206]AoI中聚集分析物面積比=AoI中聚集分析物面積/AoI的面積；以及[0207]f)如果AoI中聚集分析物面積比例超過(guò)特定閾值，則在測(cè)定結(jié)果的可信性上升高標(biāo)志。[0208]在一些實(shí)施例中，閾值設(shè)定為10-20%,其中閾值取決于聚集分析物面積對(duì)最終估計(jì)的影響，其可從訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)估計(jì)。[0209]A6:去除用于基于圖像的測(cè)定的樣品中的氣泡[0210]用于測(cè)定的樣品中的氣泡是一種特殊類型的缺陷，并且它們?cè)跍y(cè)定中非常頻繁地發(fā)生。它們的出現(xiàn)是隨機(jī)的，可以來(lái)自樣品制備、樣品中分析物與試劑之間的反應(yīng)等操作程[0211]在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，它使用專用過(guò)程來(lái)處理氣泡(作為特殊缺陷)以在測(cè)定中去除它們。在一些其它實(shí)施例中，其在A4部分中所述的去除缺陷的程序中添加氣泡作為新型缺陷。應(yīng)用A2部分中描述的精細(xì)圖像分割方法來(lái)進(jìn)行精細(xì)分割和具有擴(kuò)大余量△的缺[0212]在一些實(shí)施例中，遵循A4中描述的過(guò)程并且確定樣品的圖像中的氣泡的總面積并且計(jì)算用于測(cè)定的感興趣區(qū)域中的氣泡面積的比例：AoI中氣泡比。如果AoI中氣泡比超過(guò)一定的閾值，則在測(cè)定結(jié)果的可信性上升高標(biāo)志。在一些實(shí)施例中，氣泡的閾值被設(shè)置為大約10%,其中閾值取決于氣泡面積對(duì)最終估計(jì)的影響，其可以根據(jù)訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)。[0213]在一些實(shí)施例中，應(yīng)用關(guān)于氣泡的更嚴(yán)格的閾值，因?yàn)闅馀菟紦?jù)的大量面積是樣品中的組分之間發(fā)生的用于測(cè)定的一些化學(xué)或生物反應(yīng)或樣品保持裝置中需要特別注意的一些缺陷/問(wèn)題的指示。[0214]A7:去除用于基于圖像的測(cè)定的樣品中的干紋理[0215]在圖像測(cè)定中，樣品圖像中的干紋理會(huì)影響測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確度和可信性。當(dāng)用于測(cè)定的樣品的量低于所需的量或由于一些不可預(yù)測(cè)的因子使圖像保持裝置中的樣品的某些部分變干時(shí)會(huì)發(fā)生這種情況。[0216]在一些實(shí)施例中，設(shè)計(jì)并應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程來(lái)檢測(cè)在基于圖像的測(cè)定中由成像器拍攝的樣品的圖像中的干紋理面積。其將用于基于圖像的測(cè)定的樣品中的干紋理處理為樣品中的特殊類型的缺陷，并且遵循A4部分中描述的程序進(jìn)行其檢測(cè)和去除。收集多個(gè)樣品以訓(xùn)練用于檢測(cè)樣品中的干紋理的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于含有具有不同程度的干紋理面積的樣品的圖像的測(cè)定。[0217]在基于圖像的測(cè)定期間，按照A4部分中描述的程序檢查樣品的圖像的干紋理。將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的干紋理檢測(cè)應(yīng)用于檢查用于測(cè)定的樣品的圖像。使用預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測(cè)到的干紋理來(lái)將干紋理定位到邊界框中。應(yīng)用A2部分中描述的精細(xì)圖像分割方法來(lái)生成所檢測(cè)到的干紋理的精細(xì)分割。使用在A3部分中描述的所估計(jì)的TLD(真實(shí)橫向尺寸)并且將所檢測(cè)的干紋理的所有掩模區(qū)域相加來(lái)估計(jì)所檢測(cè)的干紋理的總面積。[0218]在某個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算用于測(cè)定的AoI中干紋理面積與AoI的面積之間的比例：AoI中干紋理面積=AoI中干紋理面積/AoI的面積。并且如果AoI中干紋理面積比超過(guò)一定閾值，則在測(cè)定結(jié)果的可信性上升高標(biāo)志。[0219]在一些實(shí)施例中，閾值設(shè)定為約10%,其中閾值取決于干紋理面積對(duì)最終估計(jì)結(jié)果的影響，其可從訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)估計(jì)。[0220]A8:在基于圖像的測(cè)定中檢測(cè)柱上的對(duì)象[0221]如前所述，在一些實(shí)施例中，在樣品保持裝置中使用柱形式的監(jiān)測(cè)標(biāo)記，以在基于圖像的測(cè)定中使兩個(gè)板之間的間隙均勻。樣品保持裝置中的間隙的這種均勻性對(duì)于控制用于測(cè)定的樣品體積是關(guān)鍵的。但是如果一些分析物或異物到達(dá)柱的頂部和柱與樣品保持裝置的頂板之間，這可能被干擾。如果發(fā)生這種情況，樣品保持裝置的間隙將不具有均勻的高度，并且在頂部具有分析物或異物的柱周圍具有增加的高度。[0222]在一些實(shí)施例中，其檢測(cè)樣品圖像中的柱，如A4部分中，但其還使用單獨(dú)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測(cè)圖像中的其它缺陷和分析物。在一些實(shí)施例中，其構(gòu)建一個(gè)大的機(jī)器學(xué)習(xí)的所有對(duì)象。其應(yīng)用A2部分的方法從樣品的圖像中分割出柱。然后其應(yīng)用A2部分的方法分割出其它被檢測(cè)的分析物、灰塵和氣泡的對(duì)象。檢測(cè)柱頂部的分析物、灰塵和氣泡的方法還[0223]a)將檢測(cè)的分析物、灰塵和氣泡的分割掩模與樣品圖像中的柱的分割掩模交叉；[0224]b)識(shí)別其分割掩模與分析物、灰塵和氣泡的分割掩模具有非空交叉的受影響的[0225]c)如果受影響柱數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值，則丟棄用于測(cè)定的樣品的圖像；[0226]d)如果在樣品的圖像中僅受影響的柱很少，則根據(jù)A4部分中描述的方法在用于測(cè)定的樣品的圖像中去除具有余量△的受影響的柱；[0227]e)通過(guò)在樣品的圖像中排除對(duì)應(yīng)于被去除的具有余量△的受影響柱的樣品體積[0228]f)根據(jù)(d)和(e)更新樣品體積，并基于更新的測(cè)定樣品執(zhí)行基于圖像的測(cè)定。[0229]A9:檢測(cè)樣品保持裝置中缺失的柱[0230]在一些情況下，樣品保持裝置可具有其自身的缺陷。特別地，在測(cè)定操作中，監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如，在諸如QMAX卡的樣品保持裝置中的柱)可能丟失或斷裂。當(dāng)發(fā)生這種情況時(shí)，可以改變樣品保持裝置中的間隙或樣品厚度，并且用于測(cè)定的實(shí)際樣品體積將是不同的。[0231]在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，其將監(jiān)測(cè)標(biāo)記(例如柱)視為用于測(cè)定的樣品中的特殊